Feature selection for leaf diseases detection using optimization algorithms

Abstract

Modern bilgisayar bilimi ve makine öğrenmesi teknikleri son yıllarda giderek daha önemli ve kullanışlı hale gelmiştir. Yapay zekanın en ileri teknikleri, sağlık, askeri ve tarım alanları gibi yaşamın farklı yönlerinde insanlığa yardımcı olmaktadır. Bununla birlikte, bitki yaprak hastalıklarının tespitinde mevcut çözümler tamamen çiftçilerin ve ziraat mühendislerinin görsel incelemesine dayanmaktadır. Bu çok yavaş bir yöntem olduğundan, maliyeti çok yüksektir, çünkü çok sayıda personel gerektirir ve çok sayıda bitkinin hastalanması riskini taşır. Bu tezde, bitki yaprakları üzerindeki hastalıkların yerini ve türünü tanımlamak için, öznitelik seçimi için yayılımcı rekabet algoritması (YRA) ve tanıma için verimli bir yapay sinir ağı (YSA) algoritması kullanarak yeni bir çözüm önerilmektedir. Ayrıca, yayılımcı rekabet algoritması (YRA) ve parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) gibi iki sezgisel optimizasyon algoritması arasındaki karşılaştırma, YRA' nın etkinliğini göstermek için verilmiştir. Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları (YSA), öznitelik seçimi, yayılmacı rekabetçi algoritması (YRA), sezgisel yöntemler, parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO), bitki yaprak hastalıklarının tanınması.

Modern techniques of computer science and machine learning become more and more important and useful in recent years. The cutting-edge techniques of artificial intelligence assisted humanity in different aspects of life, such as health-care, military and agricultural fields. However, a current solution of identifying leaves diseases totally based on visual inspection of farmers and agricultural engineers. Because this is a very time consuming manual method, its cost is also high as it requires a lot of personnel and risks a lot of plants. This work proposes a novel solution to identify the location and type of diseases on plant leaves, using imperialist competitive algorithm (ICA) for feature selection, and an efficient artificial neural network (ANN) algorithm for recognition. Moreover the comparison between two meta-heuristic optimization algorithms namely imperialist competitive algorithm (ICA) and particle swarm optimization (PSO) is given to demonstrate the effectiveness of the ICA. Keywords: Artificial neural network (ANN), feature selection, imperialist competitive algorithm (ICA), meta-heuristic, particle swarm optimization (PSO), plant leaf disease recognition.